• 제목/요약/키워드: a-invariant

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항공기 불변 인식에 관한 연구 (A Study on the Invariant Recognition of Aircraft)

  • 김창욱
    • 한국군사과학기술학회지
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    • 제3권2호
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    • pp.88-100
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    • 2000
  • The design of an automatic aircraft recognition system involves two parts. The first part is extraction of invariant features independent of scale, rotation and translation. The second part is determination of optimal decision procedures, which are needed in the classification process. In this research, we extracted invariant aircraft features regardless of size, rotation and translation using Fourier Descriptors and Zernike Moments and classified using neural networks.

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패턴인식을 위한 일반화된 이차신경망 구현 (An Implementation of Generalized Second-Order Neural Networks for Pattern Recognition)

  • 이봉규;양요한
    • 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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    • 제51권10호
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    • pp.446-452
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    • 2002
  • For most of pattern recognition applications, it is required to correctly recognize patterns even if they have translation variations. In this paper, to achieve the goal of translation invariant pattern recognition, we propose a new generalized translation invariant second-order neural network using a constraint on the weights. The weight constraint is implemented using generalized translation invariant features which are accumulated sums of pixel combinations. Simulation results will be given to demonstrate that the proposed second-order neural network has the generalized translation invariant property.

퍼지볼트 기반의 암호 키 생성을 위한 불변 홍채코드 추출 (Invariant Iris Code extraction for generating cryptographic key based on Fuzzy Vault)

  • 이연주;박강령;김재희
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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    • pp.321-322
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    • 2006
  • In this paper, we propose a method that extracts invariant iris codes from user's iris pattern in order to apply these codes to a new cryptographic construct called fuzzy vault. The fuzzy vault, proposed by Juels and Sudan, has been used to manage cryptographic key safely by merging with biometrics. Generally, iris data has intra-variation of iris pattern according to sensed environmental changes, but cryptography requires correctness. Therefore, to combine iris data and fuzzy vault, we have to extract an invariant iris feature from iris pattern. In this paper, we obtain invariant iris codes by clustering iris features extracted by independent component analysis(ICA) transform. From experimental results, we proved that the iris codes extracted by our method are invariant to sensed environmental changes and can be used in fuzzy vault.

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위치이동에 무관한 웨이블릿 변환을 이용한 패턴인식 (Patterns Recognition Using Translation-Invariant Wavelet Transform)

  • 김국진;조성원;김재민;임철수
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제13권3호
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    • pp.281-286
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    • 2003
  • 웨이블릿 변환(Wavelet Transform)은 공간-주파수 영역에서 신호의 국소특성을 효율적으로 구현할 수 있다 하지만, 웨이블릿 변환을 패턴 인식을 위한 특징 추출에 적용할 경우, 입력 신호의 위치 이동에 따라 추출된 특징 값이 변화하게 되어 인식률이 낮아지는 결함이 있다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환을 패턴 인식에 적용할 경우 발생하는 입력 신호의 위치 이동에 따른 문제점을 보완하여 노이즈에 강인한 홍채인식 알고리즘을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 알고리즘의 우수성을 보여 준다.

LORENTZIAN ALMOST PARACONTACT MANIFOLDS AND THEIR SUBMANIFOLDS

  • Tripathi, Mukut-Mani;De, Uday-Chand
    • 한국수학교육학회지시리즈B:순수및응용수학
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    • 제8권2호
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    • pp.101-125
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    • 2001
  • This is a survey article on almost Lorentzian paracontact manifolds. The study of Lorentsian almost paracontact manifolds was initiated by Matsumoto [On Lorentzian paracontact manifolds, Bull. Yamagata Univ. Nat. Sci. 12 (1989), 151-l56]. Later on several authors studied Lorentzian almost paracontact manifolds and their different classes, viz. LP-Sasakian and LSP-Sasakian manifolds. Different types of submanifolds, for example invariant, semi-invariant and almost semi-invariant, of Lorentzian almost paracontact manifold have been studied. Here, we present a brief survey of results on Lorentzian almost paracontact manifolds with their different classes and their different kind of submanifolds.

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단일 자연 영상에서 그림자 검출 및 제거를 위한 선형 회귀 기반의 1D 불변 영상 (Linear Regression-based 1D Invariant Image for Shadow Detection and Removal in Single Natural Image)

  • 박기홍
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제19권9호
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    • pp.1787-1793
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    • 2018
  • 그림자는 자연 경관에서 관찰되는 일반적인 현상이지만 물체 인식, 특징 검출 및 장면 분석등과 같은 영상 분석에 부정적인 영향을 미치는 요소이므로 디지털 영상에 포함된 그림자 처리는 디지털 영상 분석 과정에서 필수적으로 고려되어야 한다. 본 논문에서는 단일 자연 영상에 포함된 그림자를 검출하고 제거하기 위한 특징 요소 중의 하나인 1D 불변 영상의 획득을 위한 기존 방법들에 대해 기술하고, 선형 회귀 기반의 1D 불변 영상 획득 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 RGB 칼라 영상의 각 채널 간의 밴드 비의 로그를 계산한 후 선형 회귀를 통해 그레이스케일 영상 라인을 획득하고, 최종 1D 불변 영상은 밴드 비의 로그 영상들을 추정된 그레이스케일 영상 라인으로 투영시켜 획득하였다. 실험 결과, 제안하는 방법이 기존의 엔트로피 최소화 기반의 투영 각도를 계산하는 방법보다 계산 복잡도가 낮았으며, 1D 불변 영상을 이용한 그림자가 검출 및 제거가 효과적으로 수행됨을 보였다.

Fingerprint Verification Based on Invariant Moment Features and Nonlinear BPNN

  • Yang, Ju-Cheng;Park, Dong-Sun
    • International Journal of Control, Automation, and Systems
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    • 제6권6호
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    • pp.800-808
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    • 2008
  • A fingerprint verification system based on a set of invariant moment features and a nonlinear Back Propagation Neural Network(BPNN) verifier is proposed. An image-based method with invariant moment features for fingerprint verification is used to overcome the demerits of traditional minutiae-based methods and other image-based methods. The proposed system contains two stages: an off-line stage for template processing and an on-line stage for testing with input fingerprints. The system preprocesses fingerprints and reliably detects a unique reference point to determine a Region-of-Interest(ROI). A total of four sets of seven invariant moment features are extracted from four partitioned sub-images of an ROI. Matching between the feature vectors of a test fingerprint and those of a template fingerprint in the database is evaluated by a nonlinear BPNN and its performance is compared with other methods in terms of absolute distance as a similarity measure. The experimental results show that the proposed method with BPNN matching has a higher matching accuracy, while the method with absolute distance has a faster matching speed. Comparison results with other famous methods also show that the proposed method outperforms them in verification accuracy.